半潜平台总体强度模型重量重心调平方法

分析半潜式钻井平台重量分布特点,结合重量分布与重心计算原理,将平台按照重量分布分块,推导出可以准确模拟平台的真实重量重心的参数方程,工程实例计算验证该方法的可行性与可靠性,结果表明该方法能够在满足工程精度要求的前提下,快速完成总体强度模型调平工作。     

基于双轴位置转台的捷联惯导系统级标定技术

本文研究一种基于双轴位置转台的激光陀螺捷联惯导系统的系统级标定方法。建立了附加约束条件的陀螺和加速度计标定模型,从捷联惯导系统的误差方程出发,建立30维Kalman滤波标定模型,以速度和位置作为观测量,并设计双轴位置旋转路径,对惯性仪表标定参数进行激励与辨识。仿真实验结果表明,该方法能够准确估计出陀螺和加速度计的15个标定误差参数,具有一定的参考价值。     

大跨铁路斜拉桥平行钢丝斜拉索锚杯调整量设计研究

斜拉桥平行钢丝斜拉索锚杯长度一般根据锚杯内钢丝的锚固长度及其他构造尺寸确定,对于修正主梁线形偏差的调整量有限。针对大跨铁路斜拉桥中由施工、制造及桥上永久荷载偏差等导致主梁成桥线形偏差较大,而现行规范中的锚杯尺寸可能存在调整量不足的问题,以某千米级公铁两用斜拉桥为背景进行平行钢丝斜拉索锚杯调整量设计研究。采用悬索理论,分析道砟容重离散性引起的斜拉索索力偏差、斜拉索弹性模量偏差及斜拉索锚固点位置偏差对斜拉索无应力长度的影响,以确定合适的锚杯放张与张拉调整量。结果表明：对于铁路斜拉桥,现行规范规定的锚杯张拉调整量基本能够满足要求,放张调整量则可能存在不足;道砟容重离散性对斜拉索无应力长度影响相对最大,设计中应预留相应的锚杯放张调整量;对300 m以上的中、长索,还应考虑斜拉索索力偏差和斜拉索弹性模量偏差的影响,预留锚杯放张与张拉调整量;斜拉索弹性模量建议取2.0×10⁵ MPa,并考虑其在(1.9～2.1)×10⁵ MPa范围内进行设计。     

基于深度学习的智能车辆视觉里程计技术发展综述

针对基于模型的视觉里程计在光照条件恶劣的情况下存在鲁棒性差、回环检测准确率低、动态场景中精度不够、无法对场景进行语义理解等问题,利用深度学习可以弥补其不足。首先,简略介绍了基于模型的里程计的研究现状,然后对比了常用的智能车数据集,将基于深度学习的视觉里程计分为有监督学习、无监督学习和模型法与深度学习结合3种,从网络结构、输入和输出特征、鲁棒性等方面进行分析,最后,讨论了基于深度学习的智能车辆视觉里程计研究热点,从视觉里程计在动态场景的鲁棒性优化、多传感器融合、场景语义分割3个方面对智能车辆视觉里程计技术的发展趋势进行了展望。     

一种基于GSM和GPS的通信监视系统

提出一种以GSM移动通信系统为基础,添加GPS接收机的通信监测系统,它能对移动载体实行监控,准确地获取移动载体的各种信息。     

GPS在海上航标监控系统中的应用研究

介绍应用GPS及现代无线通信技术设计的海上航标监控系统的组成。着重论述利用GPS进行浮标位置监测、撞击判断的原理,并根据实际测量的数据和航标装设规范,推导了相应的算法,给出了判断准则,研究了利用DGPS改善定位精度的实现技术。     

城市轨道交通换乘站位置对乘客换乘路径选择的影响

[目的]城市轨道交通乘客实际出行中存在一些不宜量化的因素(如换乘站在线网中的位置等)。这些因素难以量化折算为城市轨道交通多路径概率选择模型中的出行路径阻抗,需要研究这些因素对乘客路径选择的影响。[方法]根据换乘站在城市轨道交通路径中的位置将换乘站划分为居路径前段、居路径中间、居路径后段三类。基于手机信令获取得到的上海轨道交通线网乘客出行数据,选取其中的典型OD(起讫点)对及符合研究要求的换乘站,将多路径概率选择模型计算得到的选择比例与路径实际选择比例进行对比,分析得到不同换乘站类型对乘客换乘路径选择的影响规律。[结果及结论]与居路径中间换乘站相比,乘客更趋于选择在居路径前段、居路径后段的换乘站进行换乘,其路径实际选择比例较模型计算选择比例约高10%。构建多路径概率选择模型时,不能简单地将换乘因素量化折算为阻抗,应对各换乘因素进行综合考虑。     

功率分流混合动力系统发动机停机优化控制

针对功率分流混合动力系统,为减小e-CVT混合动力模式与纯电动模式切换过程中发动机起停引起的整车纵向冲击度,提出一种发动机停机优化控制策略。首先,基于Matlab/Simulink平台建立功率分流混合动力传动系模型,确定最有利于发动机再次起动的曲轴转角为其最优停机位置;其次,利用动态规划算法设计发动机停机过程最优拖转转速轨迹,并在发动机转速小于200 r/min时协调控制电机与制动器对曲轴转角进行实时动态调节,使得发动机停止在最优目标位置附近;最后,通过仿真和台架试验对所开发的发动机停机优化控制策略进行验证。结果表明,所提出的控制策略可使发动机停止在最优位置±6°范围内,保证了发动机起、停阶段的整车驾驶平顺性。     

基于卡尔曼-高斯联合滤波的车辆位置跟踪

车辆位置的精确、可靠获取,一直是阻碍智能驾驶技术的难题.特别当车辆处于复杂道路环境中时,车辆卫星定位信号易受较大干扰,使车辆定位产生漂移现象.针对车辆定位的这种漂移现象,研究了针对车辆位置跟踪的卡尔曼-高斯联合滤波方法.对于车辆卫星定位受到的干扰不同,采用分层处理的滤波方法;针对卡尔曼滤波不能较好地滤除一些干扰较大的位置漂移点,通过设置与车速、航向角等相关的动态阈值,对卫星定位的车辆位置进行动态阈值判断;通过动态阈值识别出的车辆位置漂移数据,结合高斯过程回归,以车辆的历史数据作为学习样本,使用预测值和真实观测值构建补偿量,通过对卡尔曼观测方程加入动态观测补偿实现车辆位置优化;对于一般噪声产生的卫星定位波动,联合滤波也可以有效优化.实车实验表明,该方法可以有效识别出车辆定位的漂移点,车辆卫星定位在信号受较大干扰的情况下,车辆卫星定位的精度可以提高30%左右,最大误差由9 m降低到0.8 m左右.该联合滤波方法在使用低成本定位装置的情况下,有效提高车辆卫星定位的精度及可靠性.